Política de suporte ao framework do Deep Learning Containers
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O Deep Learning Containers publica contêineres e imagens de máquina virtual para simplificar a
configuração das cargas de trabalho de machine learning (ML). Essas imagens contêm o sistema operacional, os frameworks de ML, os drivers e outras bibliotecas. Publicamos novas versões de imagens regularmente para incluir novos patches, atualizações de segurança e recursos. Cada imagem fornecida pelo Deep Learning Containers é compatível com uma
versão secundária específica de um framework de ML.
Isso permite que você tenha tempo para atualizar e testar o código ao passar de uma versão de framework para outra. Sempre teste os modelos e jobs completamente ao mudar para uma nova versão de framework, independentemente de ser uma atualização grande ou pequena.
Proteger suas cargas de trabalho no Deep Learning Containers é uma responsabilidade compartilhada. Embora o
Deep Learning Containers publique regularmente novas versões de imagens para solucionar
as vulnerabilidades de segurança, você é responsável por realizar tarefas como as seguintes:
Atualizando manualmente para a versão mais recente.
Verifique se você configurou corretamente seus serviços para usar a versão mais recente.
Durante o período compatível com uma versão do framework de ML, publicaremos novas versões de imagem regularmente. As atualizações podem incluir:
Atualizações de patch para bibliotecas compatíveis. Por exemplo, se oferecermos suporte ao TensorFlow 2.7 e lançarmos a versão 2.7.1 para resolver bugs, lançaremos uma nova versão de imagem.
Atualizações de segurança para bibliotecas compatíveis.
Atualizações não interruptivas para outros pacotes e softwares instalados na imagem.
Atualizações para dependências que chegaram ao fim do suporte. Por exemplo, se uma imagem tiver o Python 3.7 instalado e ela atingir a data de fim do suporte, lançaremos uma nova versão de imagem. Se a alteração de dependência puder ser uma
alteração interruptiva, atualizaremos Escolher uma imagem de contêiner
para indicar a alteração na dependência.
Depois de publicada, a versão da imagem é imutável e não muda. Use sempre a versão mais recente da imagem, já que as mais antigas podem ter vulnerabilidades de segurança ou outros bugs críticos.
Cronograma da política de suporte
Os períodos de suporte para cada versão do framework seguem esta programação:
Data de fim do patch e do suporte: após essa data, o Deep Learning Containers não publicará mais
novas versões de imagem para essa versão do framework. Os recursos
atuais que foram implantados no Deep Learning Containers continuarão funcionando.
Após essa data, recomendamos que você mude para uma versão mais recente do framework.
Para receber suporte de solução de problemas do Deep Learning Containers, talvez seja necessário
fazer upgrade para uma versão de framework dentro do período compatível.
Data de término da disponibilidade: após essa data, não será mais possível usar imagens
para esta versão de framework. Os serviços podem bloquear a criação de novos recursos usando essas imagens, e as imagens não estarão mais disponíveis para download.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-18 UTC."],[[["\u003cp\u003eDeep Learning Containers offers pre-configured container and virtual machine images to streamline machine learning workload setup, including the OS, ML frameworks, drivers, and libraries.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNew image versions are regularly released by Deep Learning Containers to provide patches, security updates, and new features, always supporting a specific minor version of an ML framework.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers are responsible for manually upgrading to the latest image versions and ensuring their services are configured to use them, as securing workloads is a shared responsibility.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDuring the supported period of an ML framework, Deep Learning Containers regularly updates images with patches, security updates, non-breaking package updates, and dependency upgrades.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach framework version has an end-of-patch and support date after which new image versions are no longer published, as well as an end-of-availability date when those images are no longer usable.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Deep Learning Containers framework support policy\n\nDeep Learning Containers publishes containers and virtual machine images to simplify the\nconfiguration of your machine learning (ML) workloads. These images contain the\noperating system, the ML frameworks, drivers, and other libraries. We publish\nnew versions of images regularly to include new patches, security updates, and\nfeatures. Each image provided by Deep Learning Containers provides support for a\nspecific minor version of an ML framework.\n\nThis allows you time to update and test your code\nwhen moving from one framework version to another. You should always test your\njobs and models thoroughly when switching to a new framework version, regardless\nof whether it's a major or minor update.\n\nFor all services, subscribe to the [Deep Learning Containers release notes](/deep-learning-containers/docs/release-notes) page\nfor announcements about new version releases for your containers, images, and\nframeworks.\n\nFor the list of supported framework versions, see [Choose a container image](/deep-learning-containers/docs/choosing-container#deciding).\n\nShared responsibility\n---------------------\n\nSecuring your workloads on Deep Learning Containers is a shared responsibility. While\nDeep Learning Containers regularly publishes new versions of images to address\nsecurity vulnerabilities, you are responsible for tasks such as the following:\n\n- Manually upgrading to the latest version.\n\n- Ensuring that you properly configured your services to use the latest version.\n\nFor more information, see [Shared responsibility](/deep-learning-containers/docs/shared-responsibility).\n\nSupport policy for framework versions\n-------------------------------------\n\nDuring the supported period for an ML framework version, we will publish new\nimage versions regularly. The updates may include the following:\n\n- Patch updates for supported frameworks. For example, if we support\n TensorFlow 2.7, and TensorFlow releases 2.7.1 to address bugs, we will\n release a new image version.\n\n- Security updates for supported frameworks.\n\n- Non-breaking updates to other packages and software installed on the image.\n\n- Updates to dependencies that have reached end-of-support. For example, if an\n image has Python 3.7 installed and it reaches the end-of-support date, we\n will release a new image version. If the change in dependency may be a\n breaking change, we will update [Choose a container image](/deep-learning-containers/docs/choosing-container#deciding)\n to indicate the change in the dependency.\n\nOnce published, an image version is immutable and does not change. You should\nalways use the latest image version, as older versions may have security\nvulnerabilities or other critical bugs.\n\n### Support policy schedule\n\nSupport periods for each framework version follows this schedule:\n\n- **End-of-patch and support date:** After this date, Deep Learning Containers will no\n longer publish new image versions for that framework version. Existing\n resources that have been deployed to Deep Learning Containers continue to function.\n After this date, we recommend you plan to switch to a more recent framework\n version.\n\n To receive troubleshooting support from Deep Learning Containers, you may be asked\n to upgrade to a framework version that is within the supported time period.\n- **End-of-availability date:** After this date, you can no longer use images\n for this framework version. Services may block the creation of new resources\n using these images, and the images will no longer be available for download.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Review the [list of supported framework versions](/deep-learning-containers/docs/choosing-container#deciding)."]]
